Deepseek-R1 mudelite otsese latentsuse võrdlemine teiste Amazon Sagemakeri mudelitega hõlmab mitmete tegurite hindamist, sealhulgas mudeli suurus, riistvara konfigureerimine ja konkreetsete kasutusjuhtumite hindamine. Siin on üksikasjalik ülevaade:
DEEPSEEK-R1 mudelid
Deepseek-R1 mudelid, eriti nende destilleeritud variandid, on loodud tõhusa jõudluse pakkumiseks, säilitades samal ajal kõrge arutluskäigu. Need mudelid on saadaval erinevates suurustes, näiteks 1,5B, 7b, 8b, 14b, 32b ja 70B parameetrid, võimaldades kasutajatel valida nende konkreetsete nõuete ja saadaolevate ressursside põhjal [1] [4].
SageMakeris kasutuselevõttes saavad need mudelid kasutada selliseid funktsioone nagu spekulatiivne dekodeerimine, et vähendada latentsusaega, eriti kui kasutada suure mudeli järelduste (LMI) konteinereid [1]. Deepseek-R1 destilleeritud mudelite jõudluse hindamine SageMakeri kohta keskendub sellistele mõõdikutele nagu otse lõpuni latentsus, läbilaskevõime, esimene sümboolne ja omavaheline latentsus. Kuid need hinnangud ei ole iga mudeli ja riistvara kombinatsiooni jaoks optimeeritud, mis viitab sellele, et kasutajad peaksid parima jõudluse saavutamiseks läbi viima oma testid [1] [4].
Võrdlus teiste mudelitega
Deepseek-R1 mudeleid on võrreldud teiste silmapaistvate mudelitega nagu OpenAi O1 mõttekäikude osas. Kui DeepSEEK-R1 edestab paljudes mõttekäikudes O1, siis O1 paistab silma kodeerimisega seotud ülesannetes [3]. Spetsiifilisi latentsusaja võrdlusi DeepSEEK-R1 ja muude SageMakeri mudelite, näiteks O1 mudelite vahel, pole olemasolevas teabes üksikasjalikud.
Sagemakeri latentsuse optimeerimine
SagEmakeri moodi mudelite latentsusaja minimeerimiseks saab kasutada mitmeid strateegiaid:
- Laadige teadlik marsruutimine: see funktsioon võimaldab SageMakeril suunata taotlusi kõige vähem koormusega, vähendades latentsusaega kuni 20% võrreldes juhusliku marsruutimisega [2].
- Seansi marsruutimine (kleepuv marsruutimine): see tagab, et sama seansi taotlused suunatakse samale eksemplarile, parandades jõudlust, kasutades varem töödeldud teavet [2].
- Vähemate silmapaistvate taotluste (LOR) marsruutimine: see strateegia optimeerib latentsust, suunates taotlused eksemplaridele, kus on kõige vähem tasumata taotlusi, mis võib olla eriti kasulik reaalajas järelduste töökoormuseks [8].
Järeldus
Kui Deepseek-R1 ja teiste SageMakeri mudelite vahel ei pakuta spetsiifilisi otsast lõpuni latentsusaja võrdlusi, pakuvad DeepSEEK-R1 mudelid destilleeritud variantide kaudu optimeeritud jõudlusega konkurentsivõimelisi võimalusi. Kasutades SageMakeri marsruutimisstrateegiaid ja optimeerides mudeli juurutamist, saavad kasutajad saavutada oma AI -rakenduste jaoks madalama latentsusaja ja täiustatud läbilaskevõime.
Tsitaadid:
]
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4B4TYS4-0VW
]
]
]
]
]
]